Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети (ИНС), навеянные вычислительными и коммуникативными способностями мозга человека, являются значительной парадигмой в машинном обучении. Также в Центре искусственного интеллекта используют нейросети для предсказания трехмерных структур антител. Нейросети и ИИ-инструменты, а также курсы которыми можно пользоваться бесплатно. Узнаете, что такое искусственный интеллект и нейросети. Поймете, почему их нужно осваивать именно сейчас. Составите список дел, которые сможете им делегировать уже сейчас.
Что такое нейросети и для чего они нужны
- Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли?
- Искусственный интеллект в образовании: перспективы и примеры использования
- ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
- Вернёмся от помидоров к Шедевруму. Как у вас распределены роли?
Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция первого дня
Если вам интересно познакомиться со спецификой технологий обучения нейросетей, а возможно и принять участие в развитии передовых технологий, регистрируйтесь на вебинар «Кто и как обучает искусственный интеллект». Одной из основных причин, по которой родители и учителя скептически относятся к нейросетям и чат-ботам, является страх, что искусственный интеллект лишит детей способности размышлять, анализировать и самостоятельно искать ответы. Об этом новое расследование Эдуарда Петрова – "Ошибка искусственного интеллекта". Эволюция и стоимость обучения искусственного интеллекта: от Transformers до Gemini Ultra. получат уникальную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта, освоить навыки промт-инжиниринга и научиться эффективно взаимодействовать с нейросетями в повседневной жизни. Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных.
ChatGPT, Lexica и другие нейросети: мнение учителей о новых инструментах в руках школьников
Искусственный интеллект используют и в бизнесе: например, в небольшой пекарне на основе данных за несколько лет можно рассчитать, сколько хлеба и выпечки производить, чтобы не выкидывать лишнее, а в крупном банке ИИ за 5 минут принимает решение о выдаче кредита без участия менеджера. Помните новости о том, что скоро многих работников заменит искусственный интеллект? Это происходит уже сейчас, но точно не с AI-разработчиками — специалистами по работе с ИИ, спрос на которых растет каждый год. Чтобы нейросеть работала правильно, ее нужно обучать: загружать в нее миллионы строк данных, в которых она будет находить закономерности и распределять объекты по определенным признакам. Обучением и моделированием нейросетей занимаются люди.
Специалистом по машинному обучению легко стать даже с минимальными знаниями математики и языка Python, знакомых еще с вуза, если знать, как выстроить процесс обучения. В этой статье рассмотрим путь специалиста по нейросетям и искусственному интеллекту, который хочет в будущем работать в этой сфере. Нейросети: с чего начать Нейросети и ИИ — это узкая специализация Data Scientist , специалиста по большим данным. Поэтому сначала нужно изучить науку о данных, а потом выходить на следующий уровень.
Обучение Data Science начинается с основ: математика, статистика, математический анализ и теория вероятности. В университете эти предметы часто оторваны от реальности, поэтому важно найти курсы, где базу дадут с примерами из задач бизнеса.
Помните, мультфильм «Двое из ларца»? Вот там они за Вовку и дрова кололи, и тесто месили, а потом и конфеты ели… То есть иллюзия и искушение, что всё будет делаться за тебя. Социальное расслоение — это воспользовался ты халявой или нет. Студенты и так в университетах не особо чему учатся. А списывают, делают подробные шпоры, на экзаменах как-то отвечают. В этом смысле для таких студентов сильно ничего не изменится. Теперь для них шпоры может писать GPT. Социальное расслоение в том и выражается, что те, кто учился сам, — они более востребованы.
Те, кто делал всё при помощи чат ботов, будут менее востребованы. Потому что на рабочем месте будет делаться анализ не того, какого вуза и какого цвета у тебя диплом, а того, что ты реально знаешь и понимаешь. Там, конечно, тоже что-то можно наговорить при помощи ChatGPT, но не всегда. Ведь ты не можешь предугадать заранее все вопросы на собеседовании? Можно ли придумать такое задание, с которым не справится искусственный интеллект, или это уже невозможно? Можно придумать. Например, учителя и преподаватели встраивают в свои лекции или запросы какие-то вещи выдуманные, ненастоящие. Это нужно для того, чтобы обмануть искусственные интеллекты. Они дают студентам задачи, в которых прописана какая-то специфика, которую преподаватель рассказал на своей лекции и которой больше нигде нет. Сейчас у нейросетей есть одна слабая сторона: они пытаются ответить на все вопросы.
Вот на этом их можно подловить.. Андрей, вы давно занимаетесь изучением искусственного интеллекта. Что вы думаете как эксперт: есть ли угроза, что ИИ выйдет из под контроля и будет принимать решения за нас? Это вопрос скорее философский и технофутуристический. Вот недавно Google в пику Microsoft хотел сделать поисковые системы c искусственным интеллектом, но у них ничего не получилось. Есть история, что их искусственный интеллект начал что-то понимать, действовать как отдельный субъект. И они, испугавшись этого, закрыли проект. Но непонятно, слухи это или не слухи. У искусственного интеллекта есть понятие предназначения и понятие красоты. И они очень сильно отличаются от человеческих понятий.
Его предназначение — выполнять поставленную задачу и расширять эту задачу. Если, например, я даю ответы на конкретном сайте, то искусственный интеллект более мощный может давать ответы ещё и на других сайтах, куда он сможет, например, свой код занести. То есть для искусственного интеллекта красиво то, что всегда является эффективной линией между двумя точками, то есть прямая: максимальное срезание углов, всего лишнего. И этот момент может привести к определенному конфликту между пониманием красоты человеком и пониманием красоты искусственным интеллектом. Потому что никогда не знаешь, что окажется эффективным в процессе принятия решения. Это штука довольно опасная. Поэтому мы, моя команда в образовании, никогда не используем сильного искусственного интеллекта, то есть те нейросети, которые самостоятельно обучаются, а потом самостоятельно, непонятно как, принимают решения. Мы используем слабые искусственные интеллекты, которые предобучаются, а потом на каком-нибудь сервисе работают. Например, сервисе распознавания номеров машин. Ты ему даешь data set, он на нём работает.
Ровно то, что в data set прописано, то он и может делать. То есть, грубо говоря, семантический анализ. Вы, как папа 5 детей, можете поделиться опытом общения с ИИ?
Для этого нужно изучить структуру глубоких, свёрточных и рекуррентных нейронных сетей, понимать алгоритмы обратного распространения ошибки, принципы обучения и подбор гиперпараметров для нейронных сетей.
Нейросети разрабатывают во фреймворках: Tensorflow, Keras, PyTorch, работать с ними тоже нужно учиться, причем не в теории, а на практике. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка. Специалист по нейросетям умеет создавать модели, которые могут распознавать лица и действия, отслеживать траекторию объекта на видео, извлекать краткое содержания текста, синтезировать голос из текста. На факультете Искусственного интеллекта GeekUniversity после модуля про нейросети вы выполняете вторую курсовую работу: создадите чат-бота в Telegram, предскажете отток пользователей сотового оператора или разработаете собственную рекомендательную систему фильмов или книг.
Курс даст вам не просто знания и навыки, но и реальный опыт, с которым вам будет доступно в 5 раз больше вакансий, чем для новичков. Важный и приятный бонус: после обучения GeekUniversity гарантирует трудоустройство, а также выдает сертификат о профессиональной переподготовке, поэтому вы сразу сможете найти работу. Если хотите разрабатывать нейросети и готовы погрузиться в мир ИИ, приходите на курс. Получите запись прямо сейчас здесь!
Проверьте свои профили на LinkedIn и Upwork и узнайте, готовы ли вы к выходу на зарубежный фриланс. Забирай бесплатный чек-лист!
Почти все эксперты высоко оценили работу, проделанную датасайентистами OpenAI Так по оценке технического директора компании Cloud, Федора Прохорова, GPT4 - это действительно значительный шаг вперед в области универсальных ML-моделей. Однако, несмотря на впечатляющие характеристики GPT4, у сообщества ИИ-разработчиков возникли вопросы к Open AI, которая практически не предоставила никакой информации о данных, используемых для обучения системы, затратах на разработку и обучение, характеристиках оборудования и методах, использованных для создания GPT-4. Закрытый подход является самым заметным за последнее годы изменением политики OpenAI, которая была основана в 2015 году небольшой группой экспертов и бизнесменов, и в которую входили нынешний генеральный директор Сэм Альтман, генеральный директор Tesla Илон Маск ушел из совета директоров в 2018 году и исследователь ИИ Илья Суцкевер. Изначально OpenAI позиционировалась, как некоммерческая организация, но позже стала "компанией с ограниченной прибылью". Это было сделано для того чтобы обеспечить миллиардные инвестиции от Microsoft, с которой было заключено эксклюзивное партнерство. На вопрос издания The Verge, почему OpenAI изменила свой подход к публикации своих исследований, главный научный сотрудник и соучредитель OpenAI Суцкевер ответил: " Если вы, как и мы, верите, что в какой-то момент ИИ - станет чрезвычайно, невероятно мощным, тогда в открытом исходном коде просто нет смысла. Это плохая идея… Я полностью ожидаю, что через несколько лет всем станет совершенно очевидно, что ИИ с открытым исходным кодом просто неразумен". Многие в сообществе ИИ раскритиковали это решение, отметив, что оно подрывает дух компании OpenAI, как исследовательской организации и затрудняет повторение ее работы другими исследователями.
Также важно, что это мешает разработке средств защиты от угроз, исходящих от такой мощной ИИ-системы, как GPT-4. Эксперты отмечают, что ИИ прогрессирует столь быстро, что бизнес, сообщество и государство не успевают адекватно оценить уровень рисков, который несут подобные нейросети.
Нейросеть онлайн [34 режима]
Искусственный интеллект работает по принципу мозга человека: принцип обучения НС в какой-то степени схож с тем, как обучают человека. База знаний по ИИ и нейросетям: обучение, инструкции, промты ChatGPT, DALL-E, Midjourney, SD итд. Кадр из фильма об искусственном интеллекте Ex Machina, пропущенный через нейросеть проекта Dreamscope. Десятки студентов Университета искусственного интеллекта обратились в суд, чтобы вернуть свои деньги за обучение. Apple приобрела парижский стартап в области искусственного интеллекта Datakalab в рамках реализации своего проекта по развёртыванию средств ИИ с локальной обработкой данных на устройствах. Вадим Ветров: Конечно же, задания по искусственному интеллекту — последняя и предпоследняя задачи, направленные на машинное обучение и на рекомендательные системы.
ChatGPT: почему об этом все говорят и смогут ли нейросети заменить людей?
В дальнейшем применение искусственного интеллекта во время экзаменов может позволить полностью исключить человеческий фактор и оставить онлайн-наблюдателей только для верификации нарушений, выявленных нейросетью. Нейросети, AI, искусственный интеллект, ML, ИИ —. так называют сложные математические модели, созданные людьми. Хоть нейросети и можно назвать своего рода искусственным интеллектом, пусть и в зачаточном состоянии, до полноценного ИИ нейросетям еще очень далеко.
Как изменится искусственный интеллект в 2024 году?
Сперва занимался компьютерными сетями передачи данных, а затем прошёл курс Питера Норвига и Себастьяна Трана об основах искусственного интеллекта — и эта тема меня засосала! Кадр из фильма об искусственном интеллекте Ex Machina, пропущенный через нейросеть проекта Dreamscope. нейронные сети, искусственный интеллект.
«Сириус», Яндекс и ВШЭ запустили бесплатный курс по искусственному интеллекту для школьников
Ошибки могут привести к негативным последствиям. Широкое использование ИИ может потеснить человека в ряде профессий Из первых уст Преподаватель английского языка Нелли Бондарева рассказала «Известиям», что ИИ позволяет создавать персонализированные учебные планы и программы на основе потребностей и уровня знаний каждого учащегося. Эксперт отмечает, что ИИ не может заменить преподавателя, так как, например, обучение языку требует взаимодействия с носителями и практику общения. ИИ следует рассматривать скорее в качестве дополнения к традиционным методам обучения. Ее основная концепция заключается в предоставлении пользователю коротких текстов на английском языке, часто в формате историй или анекдотов, которые затем анализируются и разбираются с помощью интерактивных упражнений и вопросов. Это позволяет учащимся активно взаимодействовать с материалом, развивать свои навыки чтения, понимания и лексики, а также повышать свою грамматическую и языковую компетенцию, — поделилась преподаватель. Эксперт также рассказала, что выпускники этого года активно использовали в своих работах сгенерированные ИИ материалы. Я заметила, что информация об игроке не соответствует действительности нет такого игрока , а вот студент был неприятно удивлен, — поделилась эксперт. На чем акцентируются университеты при обучении студентов и что ищут работодатели ИИ стоит свеч Архитектор систем компьютерного зрения Softline Digital Иван Корсаков придерживается мнения, что важно установить баланс между использованием данных для улучшения обучения и защитой конфиденциальности студентов.
По его словам, текущие курсы по ИИ разработаны под каждую программу, например, историки скорее учатся писать небольшие скрипты на Python и обрабатывать табличные данные с их помощью, а студенты факультета компьютерных наук изучают машинное и глубинное обучение. После публикации нового единого образовательного модуля по ИИ в вузе также задумались об объединении учебных программ по ИИ в отдельный блок. Он просто проверил систему на прочность, на мой взгляд. Это первый момент. А второй очень важный момент: вот такого рода ситуации, случающиеся внезапно, — хотя вроде бы об искусственном интеллекте, о нейросети и о её возможностях известно давно, показывают, что университетам надо перестраиваться. Как минимум, наталкивает на мысль, что надо менять подход к заданиям», — заявил СМИ Фальков.
После года или нескольких лет работы одного коллектива получается результат — новые знания и соответствующий набор данных. Часть исследований публикуется в открытых источниках — научных статьях. В одной публикации, как правило, представлен один или несколько типов клеток и один или несколько препаратов. А что, если создать нейросеть, способную объединять знания из разных публикаций? Тогда препарат, используемый в одном исследовании, можно было бы виртуально испытать на клетках, полученных в другом исследовании. Над созданием такой нейросети трудится Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине». Проведена большая работа по подготовке публичных датасетов секвенирования единичных клеток scRNAseq для использования в обучении нейросетей. После оценки качества данных отобрано 50 датасетов, содержащих результаты транскриптомных исследований и 559 биологических образцов. Лаборатория приступила к созданию нейросети, способной предсказывать результат воздействия любого из 71 препаратов на любую из 21 тканей и клеточных линий человека. Это может помочь в подборе индивидуальных лекарственных препаратов против рака, аутоиммунных заболеваний и вирусных инфекций. Прочитать статью можно здесь. Предусмотрено расширение программы стажировки для студентов гуманитарных специальностей. Посмотреть запись выступления можно здесь. В течение недели статья сохраняла место в топ-10 наиболее читаемых на Хабре публикаций. Ирина Карабулатова выступила на секции «Искусственный интеллект и цифровое измерение международных отношений» с докладом «К вопросу оценки методов паравербально-невербальной иллокуции в современном массмедийном дискурсе как задачи для совершенствования инструментов искусственного интеллекта».
Эффективно визуализировать и представлять результаты исследований и работы моделей с помощью инфографики. Наша цель — держать подписчиков в курсе самых интересных открытий, исследований и приложений ИИ. Материалы о применении ИИ в разных сферах — медицине, бизнесе, науке, производстве и образовании. Статьи об этических аспектах развития технологий. Подборки лучших онлайн-курсов и видеолекций по машинному обучению. Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей. Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов. Фильмы, сериалы и книги, которые заслуживают внимания AI энтузиастов.
Перспективы развития и применения нейронных сетей
Приятное интеллектуальное общение с коллегами, разделяющими интерес к использованию ИИ, добавило особый шарм этому опыту. Обмен идеями создало прекрасное сообщество единомышленников. Мероприятие проходило в офлайн формате, что создало уникальную возможность для профессионального взаимодействия. Если повторится подобное событие, настоятельно рекомендую присоединиться — это отличная возможность не только для обучения, но и для ценных профессиональных связей. Участница интенсива по нейросетям в образовании, ноябрь 2023 г. Интенсив был очень полезным, интересным, насыщенным. Все, что было заявлено, выполнили.
Участник интенсива по нейросетям в образовании, ноябрь 2023 г. Интенсив был суперполезный! Особенно понравился набор инструментов сеток , которые давались в самом конце, я многое взяла в работу. Яков — отличный спикер, 6 часов пролетели незаметно! И сделать какое-то централизованное питание, это было не продумано.
Сегодня чат-боты переводят тексты любой сложности за несколько секунд, что неизменно влияет на рынок труда Миллионы людей посмотрели в лицо искусственному интеллекту, а значит вопрос о том, хорошо ли мы понимаем эти системы и умеем ли ими пользоваться актуален как никогда. Вспомните, чем закончилась одна из главных дискуссий 2023 года о роли ChatGPT и подобных чат-ботов в образовании — все были сосредоточены на том, что учащиеся могут использовать ИИ для мошенничества, однако по прошествии года стало понятно, что неспособность преподавателей обучить школьников и студентов взаимодействию с чат-ботами может поставить их в невыгодное положение. И да, никакой «революции» в системе образования так и не произошло.
Хотите всегда быть в курсе последних новостей из мира науки и высоких технологий? Подписывайтесь на наш канал в Telegram — так вы точно не пропустите ничего интересного! Тем не менее, понимание того, как работать с нейросетями чрезвычайно важно — чем больше мы знаем о том, что именно представляют собой эти интеллектуальные системы, тем больше у нас возможностей. Нейросети в 2024 году Итак, с момента релиза ChatGPT разработка моделей генеративного искусственного интеллекта продолжается головокружительными темпами — новый класс ИИ-систем учится быть мультимодальным. Это означает, что данные, используемые для обучения нейросетей, поступают не только из текстовых источников, таких как Википедия, но и из видео на YouTube и других аудио и визуальных источников информации. Все это в очередной раз поднимает один из главных вопросов, связанных с ИИ-системами — достоверностью информации. Достоверность информации Чат-боты щедро делятся с нами фейковыми фото и видео причем, понять что перед нами фейк довольно трудно и в будущем эта проблема усугубится, нанося все больший вред как отдельным лицам, так и крупным компаниям и даже государствам. Все это происходит несмотря на зарождающееся регулирование, в связи с чем многие эксперты предрекают появление новых, ранее невиданных классов проблем.
Одна из главных проблем ИИ — достоврность информации Это интересно: «Темная сторона» чат-ботов: от признаний в любви до разговоров с мертвыми Сегодня ИИ позволяет буквально автоматизировать создание фейков — как текстовых, так и видео, а значит имитирующего правду контента на просторах сети становится все больше. Создание более крупных моделей Развитие имеющихся ИИ-систем продолжается ускоренными темпами, несмотря на многочисленные предостережения. Напомним, что в прошлом году более 1800 технических специалистов, включая Илона Маска, Стива Возника, а также инженеров из Amazon, DeepMind, Google, Meta и Microsoft подписали открытое письмо с требованием приостановить обучение ИИ, более мощных чем GPT-4, хотя бы на полгода. По мнению подписантов, на данном этапе нейросети не поддаются контролю даже своих создателей, а потому регулированием ИИ должны заниматься и в правительстве, — подробнее можно прочитать здесь.
Первым продуктом, где используется новая нейросетевая модель, стал уже ставший знаменитым, чатбот ChatGPT. Компания Microsoft является ключевым партнером OpenAI, инвестирующим в эту компанию 10 млрд долларов. Copilot должен помочь пользователям Microsoft 365 подводить итоги встреч, писать эссе и заметки на основе данных из других приложений Microsoft и аналитики из Microsoft Graph. Также в его задачи входит подготовка презентации на основе текстов, отправка приглашений и другие задания. Пока Copilot существует только в тестовой версии. GPT-4 также встроили в чаты на платформе изучения иностранных языков Duolingo и в сервис электронных платежей Stripe. Модель используется в образовательной организации Khan Academy и в мобильном приложении Be My Eyes, которое помогает плоховидящим посредством видеозвонков. Функция "Виртуальный волонтер", которую планируют интегрировать в Be My Eyes, будет содержать генератор голосового описания изображений. Почти все эксперты высоко оценили работу, проделанную датасайентистами OpenAI Так по оценке технического директора компании Cloud, Федора Прохорова, GPT4 - это действительно значительный шаг вперед в области универсальных ML-моделей. Однако, несмотря на впечатляющие характеристики GPT4, у сообщества ИИ-разработчиков возникли вопросы к Open AI, которая практически не предоставила никакой информации о данных, используемых для обучения системы, затратах на разработку и обучение, характеристиках оборудования и методах, использованных для создания GPT-4.
При этом сгенерированные голоса звучат не только естественно, но и эмоционально и реалистично. Работа над технологией велась с… 8 Софт Производители стремятся внедрить искусственный интеллект в самую обычную бытовую технику Может ли «умный дом» стать слишком умным — настолько, что ему перестанет хватать ресурсов для интеллектуальной деятельности и он «поглупеет»? Ответ от Forbes — это непременно случится, потому что крупные производители бытовой техники уже движутся по такому пути развития событий. Ради максимизации прибыли они готовы… 0 Интернет Американская телекомпания Channel 1 анонсировала новый сервис, который радикально меняет способ подачи новостной информации. В его основе лежит специально созданная модель искусственного интеллекта, способная быстро анализировать множество источников информации. Она компилирует материал из них в таком виде, чтобы… 0 Гаджеты Стартап Rabbit сообщил о грандиозной вечеринке в Нью-Йорке, которая пройдет 23 апреля. Ожидается, что на ней первые покупатели гаджета R1 смогут получить свои устройства. Они уже изготовлены и на следующей неделе будут отправлены в США, но путь займет немало времени. Предполагается, что на ее основе будет построен коммерческий инструмент для прогнозирования спроса на новые сорта данного напитка. Пиво выбрано не только из-за его распространенности,… 0 Технологии NVIDIA в тесном сотрудничестве с Hippocratic AI создала искусственный интеллект, способный выполнять функции медицинской сестры лучше, чем это делают реальные люди. Разработка ориентирована на решение глобального «кадрового голода» в сфере здравоохранения. Во время прохождения обучения в нейросеть «залили» данные свыше 100 000 автомобилей, прошедших оценку в дилерских… 2 Технологии Искусственный интеллект SIMA избавит геймеров от гринда в видеоиграх Разработчики ИИ сделали очередной шаг к реализации заветной мечты человечества о том, чтобы переложить на роботов скучную работу. Не специализированную, а почти любую, когда ИИ обучается чему-то у человека, а потом ему доверяют реализацию рутинных функций, которые дают реальный результат.